Штучний інтелект у логістиці та вантажних перевезеннях

Французький уряд запустив національну стратегію підтримки проектів, що займаються штучним інтелектом (ІІ). Для цього було виділено 1,5 млрд євро на період до 2022 року. На думку влади, штучний інтелект є неминучою технологією майбутнього, яка дозволить Франції забезпечити більш високу конкурентоспроможність, у тому числі у логістиці та на транспорті. Про це Логіст.Today дізнався із матеріалу, опублікованого французьким порталом transportinfo.fr.

В даний час велика кількість спеціалізованих компаній пропонують користувачам різноманітне програмне забезпечення (ПЗ), комп'ютерну техніку для його застосування, а також сучасні технології – наприклад, такі, як інтернет речей (IoT). Банк підприємців та підтримки інновацій (BPI France) виділив понад 2 млн. євро 552 французьким компаніям на розвиток технологій ІІ.

Такі технології використовуються в ПЗ для управління ланцюжками постачання торгових мереж, обслуговування складських комплексів та управління запасами, а також при розробці автономних транспортних засобів. Без перебільшення можна сказати, що у цей час технології штучного інтелекту використовуються практично скрізь, де необхідно аналізувати великі обсяги даних.

Зокрема, йдеться про такі застосування:

До цього списку можна додати досить новий напрямок використання ІІ – ПЗ для технічних автоцентрів, що дозволяє завчасно розраховувати терміни технічного обслуговування та мінімізувати ризики поломок.

Слід зазначити, що протягом останніх місяців у новинах великих транспортних та логістичних компаній постійно присутня тема про технології штучного інтелекту, перспективи розвитку даного напряму та рекомендації щодо його використання.
Світові лідери – оператори баз даних, такі як SAP, Microsoft Oracle або IBM інтегрували ІІ у свої комерційні пропозиції. До них приєдналися розробники ПЗ для транспорту та логістики, до яких входять Acteos, Akanea, Infor, Manhattan Associates, OMP/GPI Xyric та Cofisift/Xyric.

Розробники постійно вдосконалюють алгоритми одночасно з оновленням ПЗ, що дозволяє автоматизувати прийняття рішень та проведення необхідних операцій. За допомогою ІІ можна керувати автоматичними штабелерами (AGV) або складськими дронами, аналізувати ситуацію та визначати мінімальну кількість працівників, необхідних для повноцінної роботи складу.

При плануванні роботи автопідприємства алгоритм програмного забезпечення можна вбудувати погодні та дорожні умови в режимі реального часу, для того щоб постійно оптимізувати розрахунок найкращого маршруту транспортування. Технології ІІ дозволяють визначити необхідну кількість транспортних засобів для виконання отриманих від клієнтів замовлень, розрахувати витрати на рейс, доходи та прибуток.

У сучасних вантажних транспортних засобах штучний інтелект застосовується для ідентифікації дорожніх знаків та розмітки, реагування на погодну та дорожню ситуацію. Все це дозволяє створити комфортні умови керування. Наприклад, компанія HERE, яка займається розробкою картографічних платформ, створила цифрову програму, що дозволяє передбачати небезпеки на дорозі за допомогою аналізу зображень, що надходять з фронтальних камер, смартфонів або відеореєстраторів.

І зовсім недалеко майбутнє, коли ІІ буде здатний керувати автономними вантажівками, обробляти дані з інших транспортних засобів та об'єктів інфраструктури. Вже зараз автовиробники вбудовують у свої вантажівки пристрої, що дозволяють стежити за станом та зносом вузлів та агрегатів автомобіля. Таким чином, скорочуються ризики поломок у дорозі та з'являється можливість прогнозувати терміни технічного обслуговування залежно від реального стану машини, а не від пробігу.

Інноваційна лабораторія S2PWeb, що входить до складу групи GedTrans, створила програму, яка дозволяє проводити автоматичний аналіз основних документів транспортних компаній (реєстраційні сертифікати, виписки з торгового реєстру K-bis, транспортні ліцензії, сертифікати соцзабезпечення) та перевіряти їх. Таким чином, завдяки новій технології, що отримала назву GedVerifier, частина співробітників компанії була звільнена від необхідності обробляти вручну до 14 тис. документів на місяць, при цьому час процесу було скорочено у вісім разів.

При цьому виникають і деякі конкретні філософські питання: про місце та роль людини в суспільстві, проблему трудової зайнятості. Скільки робочих місць буде ліквідовано та які професійні перебудови можливі у разі широкого використання ІІ?

У економістів немає єдиної думки, скільки робочих місць зможе замінити використання технології штучного інтелекту. За прогнозами різних фахівців, це значення перебуває у межах від 5% до 30%.

Також нині точаться дебати щодо морально-етичних аспектів використання цієї технології. Не випадково в рамках Європейської комісії створено групу експертів, яка займається питаннями етичної та моральної відповідальності машин, що використовують ІІ.

Щоб було зрозуміліше, про що йдеться, наведемо кілька прикладів. Якщо автономний автомобіль під керуванням штучного інтелекту вийшов з ладу, а наїзд на людей неминучий, куди його направити – на двох людей похилого віку чи групу дітей? У подібній ситуації навіть людина не може ухвалити правильне рішення, а що робити машині? Хто візьме на себе відповідальність, коли застосування ІІ зазнає невдачі?

Чи буде штучний інтелект вищий за людський і чи зможе його замінити? Віце-президент з інновацій Samsung Electronics Люка Джуліа вважає, що машини, що використовують ІІ, для формування будь-якої моделі потребують збору великої кількості даних. Вони не здатні мислити і проявляти творчий початок, як це робить людина, а можуть лише розпізнавати.

І останнє важливе питання, чи справедливо базувати всю нашу діяльність на економічних прогнозах машин? У принципі, відповідь на нього чекати недовго, у найближчому майбутньому можна буде оцінити діяльність американських гігантів, що домінують у використанні інтернет-технологій та онлайн-сервісів: Google, Apple, Facebook та Amazon.

Логіст.Today нагадує, що на початку листопада поточного року компанія DB Schenker оголосила про випробування у своєму розподільчому центрі в Лейпцигу автономних роботів, які поєднують штучний інтелект зі стереоскопічними камерами.

Дізнатися подробиці можна у матеріалі "DB Schenker тестує складських автономних роботів зі штучним інтелектом".